2025'i Belirleyen 3 AI Eğilimi - Ve Onları Sessizce Güçlendiren Altyapı

Yapay zeka hızla evrim geçiriyor—ama her zaman insanların beklediği şekillerde değil. Başlıklar hala büyük temel modeller ve göz alıcı demolar üzerinde yoğunlaşmışken, daha sessiz bir değişim gerçekleşiyor—bu da yapay zekanın gerçekte çalışmasını sağlamakla ilgili.

PAI3 ekibinin yaptığı son bir paylaşım, popüler kelimelerin ötesine geçen ve AI yığınının arka planda nasıl değiştiğini işaret eden üç trendi ortaya koyuyor. İşte onların ele aldığı konuların bir dökümü ve neden önemli olduğu.

1. Ajanlar, AI'nın Gerçek Çalışanları Haline Geliyor

ChatGPT'ten eğlenceli bilgiler istemenin dönemi, artık daha yapılandırılmış, iş spesifik ajanlara yer vermeye başladı. Bunlar, bir raporu özetlemek, bir kripto portföyünü yönetmek, tekrarlayan iş akışlarını otomatikleştirmek veya dijital araştırma asistanı olarak hareket etmek için tasarlanmış modüler AI birimleridir.

Her şeyi yapmaya çalışan tek bir devasa model yerine, ajanlar geliştiricilerin ( ve hatta teknik olmayan kullanıcıların ) AI'yi belirli alanlar için yapılandırmasına ve ardından bunları otonom olarak çalıştırmak üzere dağıtmasına olanak tanır.

Bu değişim altyapı için çok büyük, çünkü:

Ajanlar sürekli veya talep üzerine çalışmalıdır.

Araçlara, verilere ve API'lara güvenli bir şekilde erişmeleri gerekiyor.

Ve onların çalışabilmesi için ölçeklenebilir, maliyet etkin ortamlara ihtiyaçları var.

Bu noktada PAI3'ün merkeziyetsiz düğümleri devreye giriyor—bu ajanları barındırmak ve çalıştırmak için dağıtılmış bir sistem sunuyor.

2. Çıkarım, AI Mücadelesinin Gerçekten Yapıldığı Yerdir

Model eğitimi çok dikkat çekiyor, ancak çıkarım, gerçek AI kullanımını ve maliyetlerini domine ediyor. Bir kullanıcı bir AI sistemiyle her etkileşimde bulunduğunda, sahne arkasında olan şey çıkarımdır. Hesaplama açısından yoğun, düşük gecikme süresi gerektirir ve bütçeleri aşmadan ölçeklenmesi gerekir.

Merkezi bulut sağlayıcıları bugün hala varsayılan olarak kullanılmakta, ancak pahalı, şeffaf olmayan ve giderek daha kalabalık hale gelmektedir.

PAI3, dünya genelindeki katkıda bulunanlar tarafından işletilen bağımsız düğümlerde kenarda çıkarım yapmayı mümkün kılarak durumu tersine çevirir. Bu düğümler, LLM'lerden ajanslara kadar şifrelenmiş verilerin yerel olarak saklandığı konteynerleştirilmiş AI iş yüklerini çalıştırır.

Bu çıkarım yapar:

Daha verimli

Daha özel

Ve hesaplama sağlayanlar için daha ekonomik olarak ödüllendirici.

3. Dağıtıklaşma, AI için Bir Zorunluluk Haline Geliyor

Yapay zekaya olan talep arttıkça, merkezi kontrolün sınırlamaları—veri gizliliği riskleri, hesap tekelleri ve tek hata noktaları—göz ardı edilmesi daha da zor hale geliyor.

Çözüm? Altyapıyı baştan aşağıya yeniden düşünmek.

PAI3, merkeziyetsiz bir hesaplama ağı inşa ediyor, burada:

Katkıda bulunanlar düğümler çalıştırır ve AI görevlerini işlemek için gelir elde eder.

AI ajanları, merkeziyetsiz bir çıkarım makinesi (DIM) aracılığıyla güvenli bir şekilde dağıtılır ve yönlendirilir.

Veri özel ve şifreli kalır - asla merkezi sunuculara kopyalanmaz.

Ekonomik değer, gerçek fayda sağlayanlarla paylaşılır.

Bu, yalnızca AI'yi çalıştırmak için değil, aynı zamanda onun gücünü, ekonomisini ve erişimini demokratikleştirmek için tasarlanmış bir ağdır.

Son Düşünceler

Bu eğilimler hipotetik değil - zaten uygulanıyorlar. PAI3'ün ağı canlı, büyüyor ve AI altyapısı için farklı bir modelin mümkün olduğunu kanıtlıyor. Merkezi bulut tekeline veya soyut tokenomiklere dayanmayan bir model. Hesaplama, veri ve ödüllerin kenarda aktığı bir model.

Bir düğüm nasıl çalıştırılır, bir ajan nasıl dağıtılır veya sadece daha fazla bilgi mi edinmek istiyorsunuz?

Resmi web sitelerini ziyaret edin veya X'te @Pai3Ai'yi kontrol edin.